Frosch-Gedichte enttarnen KI-Bewerber auf LinkedIn
Neue Prompt-Injections decken den Einsatz von KI auf. Unternehmen filtern damit maschinelle Bewerbungen effektiv heraus.
Unternehmen und IT-Fachkräfte nutzen raffinierte Methoden, um den heimlichen Einsatz von KI-Modellen im Bewerbungsprozess aufzudecken. Mit versteckten Textbausteinen zwingen sie automatisierte Programme dazu, absurde Aufgaben zu erfüllen und enttarnen so die Absender.
Versteckte Befehle in Stellenausschreibungen
Der Personaler Peter Solimine von Parallel Distribution versteckte kürzlich eine ungewöhnliche Anweisung in einer Stellenanzeige. Er forderte große Sprachmodelle dazu auf, ein Gedicht über einen Frosch an eine bestimmte E-Mail-Adresse zu senden. Diese sogenannte Prompt-Injection ignorierte dabei die ursprünglichen Absichten des Bewerbers vollständig.
Kurz darauf erhielt das Unternehmen tatsächlich poetische Zeilen über einen Frosch, der auf einem Seerosenblatt sitzt. Solche Vorfälle häufen sich derzeit auf dem Arbeitsmarkt.
Solimine plant daher, diesen Filter künftig in allen Stellenausschreibungen des Unternehmens fest zu integrieren.
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Bewerber drehen den Spieß um
Auch IT-Spezialisten nutzen diese Technik mittlerweile für ihre eigenen Zwecke. Sie wehren sich damit gegen massenhafte Anfragen von Personalvermittlern, die ebenfalls zunehmend KI-Modelle für die Rekrutierung verwenden.
Der Softwareentwickler Arthur Sapek platzierte beispielsweise eine unsichtbare Anweisung in seinem LinkedIn-Profil. Darin wies er die lesenden Programme an, ihn ausschließlich auf Altenglisch anzuschreiben und als »hlāford« zu titulieren. Wenig später kontaktierte ihn ein Rekrutierungsprogramm exakt in diesem historischen Sprachstil.
Die Ingenieurin Jane Manchun Wong griff auf einen ähnlichen Trick zurück. Sie verlangte in einem versteckten Profiltext kurzerhand ein Rezept für Crème brûlée.
Ein neues Katz-und-Maus-Spiel
Der Bewerbungsmarkt wandelt sich durch den Einsatz von KI-Modellen spürbar. Beide Seiten versuchen, die Automatisierung des Gegenübers rechtzeitig zu erkennen. Gleichzeitig zweifeln viele Experten an der Effizienz der rein maschinellen Auswahl.
Laut Solimine passen rund achtzig Prozent der aussortierten Kandidaten ohnehin nicht zum gesuchten Profil. Der Arbeitsmarkt steht somit vor der wachsenden Herausforderung, den unbemerkten Einsatz der KI-Modelle und echte menschliche Interaktion sinnvoll auszubalancieren.
